Signalez les mots que ChatGPT, Claude et Gemini surutilisent : delve, tapestry, pivotal, leverage, a testament to, et plus de 900 autres. Collez votre brouillon, voyez chaque mot à connotation AI surligné, cliquez sur n’importe quel mot pour le remplacer par l’alternative académique, et nettoyez votre article de recherche ou votre essai avant qu’un évaluateur ne le lise.
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Tout texte assisté par AI : une section d’article, un essai, une lettre de motivation. La correspondance s’effectue instantanément avec l’ensemble du lexique AI.
Les marques orange signalent de forts indices AI, les marques bleues désignent des mots académiques qui ne comptent qu’en densité. Survolez n’importe quel signalement pour voir la correction suggérée.
Cliquez sur un mot pour le remplacer, ou corrigez d’un coup tous les cas sûrs, puis copiez le texte nettoyé dans votre document.
Les forts indices et les mots académiques ordinaires sont signalés différemment, de sorte que le vocabulaire scientifique courant n’est pas traité comme un signal d’alerte.
307 mots et expressions issus de cinq sources, dont l’analyse de Kobak et al. dans Science Advances sur plus de 15M+ résumés PubMed.
Cliquez sur un seul mot pour le remplacer, ou appliquez d’un coup toutes les corrections sûres.
Une mesure de densité par 1 000 mots vous indique si votre brouillon a un accent AI ou seulement un ou deux mots à remplacer.
Les grands modèles de langage choisissent chaque mot selon sa probabilité, et deux niveaux d’entraînement orientent ces probabilités vers le vocabulaire que cet outil signale. Le premier niveau est le préentraînement, les modèles apprennent à partir d’un corpus immense dans lequel la prose polie et éditée, livres, journalisme, textes marketing, est surreprésentée. Dans ce corpus, les verbes dramatiques et les métaphores ornementales sont la manière dont les rédacteurs professionnels signalent la qualité, si bien que le modèle assimile delve, tapestry et pivotal comme des mots à forte valeur.
Le deuxième niveau est l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains, ou RLHF, et c’est la raison pour laquelle l’effet est devenu une empreinte distinctive. Après le préentraînement, le modèle génère des réponses candidates et des évaluateurs humains classent celles qu’ils préfèrent, un modèle de récompense séparé apprend à prédire ces classements, puis le modèle de langage est optimisé pour maximiser cette approbation prédite[Ouyang et al., 2022]. Les évaluateurs ont systématiquement préféré les réponses qui semblaient confiantes, détaillées et éloquentes, et le moyen le moins coûteux pour un modèle de sonner ainsi est lexical, verbes impressionnants, adjectifs emphatiques, transitions nettes et bien balisées. Chaque cycle d’optimisation a concentré davantage de probabilité sur le même petit ensemble de mots récompensés, un rétrécissement que les chercheurs appellent collapse du mode. C’est pourquoi chaque modèle de l’ère ChatGPT, quel que soit l’éditeur, converge vers la même voix.
Cette empreinte est désormais mesurable à l’échelle des populations. Une analyse de 2025 dans Science Advances a suivi le vocabulaire excédentaire dans plus de 15 millions de résumés PubMed et a constaté que des centaines de mots avaient bondi après la sortie de ChatGPT, avec delve, underscore, meticulous, boast et showcase parmi les signaux les plus forts[Kobak et al., 2025]. Fait notable, la tendance a commencé avant 2022, les LLM n’ont pas inventé ce vocabulaire, ils l’ont amplifié, puis l’ont renvoyé dans l’écriture humaine à mesure que les auteurs adoptaient inconsciemment le style produit par leurs outils. Les évaluateurs et les professeurs lisent des centaines de manuscrits par an, ils reconnaissent le motif dès la première page, et une prose fortement signalée est lue avec plus de vigilance, qu’une AI ait réellement été impliquée ou non.
Compilé à partir de cinq sources publiées, dont l’étude de Kobak et al. dans Science Advances sur plus de 15M+ résumés PubMed. Les entrées orange signalent de forts indices AI, les entrées bleues sont des mots académiques légitimes qui ne paraissent AI qu’en forte densité.
Éliminez l’accent AI des articles, propositions et réponses aux relecteurs avant que les directeurs de recherche et les évaluateurs ne les voient.
Nettoyez les essais et les devoirs, et apprenez quels mots ont donné au brouillon une tonalité de texte produit par machine.
Triez un manuscrit en quelques secondes, le score de densité montre instantanément si un texte nécessite un passage sur le vocabulaire.
Les suggestions AI poussent tout le monde vers le même vocabulaire amplifié. Voyez quels mots remplacer par un anglais académique plus simple.
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